基于压缩感知理论的图像水印算法

水印技术是保障图像安全的一项重要技术,为了克服当前图像水印算法存在水印信息嵌入量小、抗攻击鲁棒性差的缺陷,设计了基于压缩感知理论的图像水印算法。首先采用小波变换对原始图像进行预处理,分解为不同频率的子图像,并采用压缩感知算法对高频子图像进行压缩处理,提高图像传输效率;然后采用混沌系统对水印信息进行处理,产生水印序列,并将水印序列嵌入到低频子图像中,最后采用小波变换对嵌入水印的低频子图像和压缩后的高频子图像进行融合,得到嵌放水印的载体图像,并可以采用压缩感知理论的重构算法提取水印信息。与数字图像水印算法进行了对比测试,结果明,本文算法大幅度改善了水印信息的嵌入量,嵌入水印合的载体具有良好的透明性,而且对各种攻击具有较好的鲁棒性,具有十分显著的优势。     

基于DWT域自适应均值量化的彩色图像盲水印算法

本文以二维离散小波变换为基础,提出了一种新的盲水印算法.该算法采用均值量化的方式,在低频子带中分段嵌入二值水印信息,并且将该方法延伸到处理彩色图像水印的嵌入.除水印载体图像以外,水印的提取不需要任何其他附加信息.实验结果证明,该算法具有透明性好、嵌入信息量大的特点,并且能够较好地抵抗常见的数字水印攻击,如:JPEG压缩、图像剪切、椒盐噪声、高斯噪声等.该算法已经应用于电子印章产品中.     

基于图像小波域的自适应水印算法

提出了一种基于图像小波域的自适应水印算法。该算法利用图像的多分辨率分解技术,根据不同分层小波系数之间的相关性来构造水印,同时选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成4×4大小的块,最后利用人类视觉模型将水印嵌入到所选取的图像分块系数均值上。实验结果表明,该算法能实现水印的盲检测,在保证水印不可见性的基础上最大限度地保证水印的鲁棒性。     

基于Randon与Ridgelet变换的图像水印算法

提出一种数字水印算法,能够有效抵抗图像的几何攻击。为了提升水印抵抗旋转变换攻击的能力,利用原始图像的O°Randon变换为参照向量来判断出载体图像经受的旋转变换攻击并进行校正,使水印恢复同步。水印嵌入时先将原始图像进行小波分解,再将分解后的低频子带进行分块,对每一个块图像进行有限脊波变换。水印嵌入前先将水印进行置乱以提高安全性,再将二值水印一维化之后的每一位分别嵌入到脊波最大能量方向上。仿真实验结果表明,算法能有效抵抗噪声、滤波、压缩、旋转、剪切、缩放等图像攻击方法,抵抗各类攻击的能力较强。     

基于混沌系统的造假图像识别技术研究

造假图像准确识别技术是目前研究的热点。本文利用混沌系统的类随机性和遍历性的特点,采用半脆弱数字水印算法,通过给出水印生成和嵌入方式,将数字水印嵌入到原图像中,并从一部分待识别图像的子块中提取水印特征参数,另一部分嵌入提取的特征水印,通过嵌入原图像的数字水印信息对造假图像进行识别和篡改定位。仿真分析结果表明,该算法可以使正常压缩的图像通过检测,对非正常编辑图像进行有效判定,取得了理想的识别效果。     

基于混沌加密和HVS在数字水印算法中的应用

针对混沌系统和人类视觉特性改进一种鲁棒性数字水印算法。原始图像经过离散小波变换提取子带系数,二值灰度数字水印图像信号在嵌入时经过Logistic混沌映射预处理,结合人眼视觉特性,水印图像嵌入到重要的子带系数中,实验证明该方案对常见的图像处理如噪声、剪切、旋转等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的水印盲提取

为进一步提高盲水印算法的抗攻击性,提出了基于离散小波变换和奇异值分解的盲水印算法。首先对原始图像进行分块处理,再对分块后的图像进行二维离散小波变换并对低频子带进行奇异值分解,将混沌加密后的水印信息自适应地嵌入到分块矩阵的最大奇异值中,平衡了水印的鲁棒性和不可见性,同时实现了水印的盲提取,实验结果表明该算法具有很好的不可见性,且能有效地抵御JPEG压缩、噪声、剪切等各种攻击。     

基于小波变换多分辨特性的数字图像水印算法

文章利用小波变换的多尺度分析的特性,对载体图像进行小波变换,把其分解成多频段的子带图像;为了增强水印的安全性,采用置乱技术对原始水印图像进行加密,然后进行单尺度小波分解,提取其低频系数和高频系数,嵌入到载体图像的中频系数上。试验结果表明该算法在保证不可感知性的同时具有良好的稳健性和安全性,在多种恶意攻击和无意攻击下,仍然可以检测出完整的水印信息。     

数字水印提取的迭代学习辨识方法

针对结合混沌映射和多重混合的数字图像水印嵌入及提取问题,提出利用迭代学习辨识算法提取水印图像的方案。该方案将水印掩盖于混沌系统的参数中,以迭代学习算法重建原始水印图像。实验表明,运用所提出的迭代学习辨识算法能够从含水印图像中提取出完整的水印图像,给出的测试结果验证了学习算法抵抗常见几何攻击的能力。     

一种基于二维离散小波变换的视频水印嵌入和盲提取算法

视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点。本文提出一种视频数字水印新算法,算法首先使用混沌序列对待嵌入水印信号进行混沌调制,然后对视频数据流中每帧图像进行2D-DWT后的低频小波系数进行操作,根据奇偶量化的特性,将水印信息嵌入到小波变换后的视频流中。所提出的水印算法简单、有效,实现了水印的盲提取,与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小。     

一种图像数字水印算法研究

为实现数字水印的隐蔽嵌入,提高水印鲁棒性和信息量,基于小波离散变换(DWT)、非下采样Contourlet变换(NSCT)和奇异值分解(SVD)提出了一种数字水印算法。利用Arnold变换实现水印图像的置乱加密;通过NSCT处理载体图像得到大小相同的低频子带,对该低频子带进行小波分解,然后进行SVD;确定嵌入强度,并将置乱的水印信息嵌入到奇异值中,重构低频分量;通过小波逆变换和NSCT逆变换实现水印嵌入。实验结果表明,在保证水印嵌入信息量前提下,该算法能够满足水印的隐蔽性;同时可抵抗噪声、滤波、压缩、剪切、旋转等攻击,鲁棒性较强;PSNR值在30 d B以上,NMSE值均在0.2以下。所述图像数字水印算法具有很好的鲁棒性、不可见性以及抵抗各种攻击的能力,对数字产品的版权保护具有促进作用。     

一种自适应空间域图像数字水印算法

为解决空间域水印算法鲁棒性较差,水印提取复杂等问题,提出了一种自适应空域数字水印算法。建立了BP神经网络模型,通过学习、训练记忆每个图像块中像素之间的关系,可以实现嵌入强度的自适应调整以及水印盲提取。详细论述了水印嵌入和提取算法,对水印图像进行伪随机置乱,可以减少对宿主图像像素点的破坏,提高了提取水印与原始水印的相关度;利用对比度函数确定水印嵌入位置,并得到密钥信息用于水印提取。实验验证,峰值信噪比(PSNR)可以达到57;在JPEG压缩、噪声、剪切和旋转等常见的图像攻击下,归一化相似度(NC)均大于0.9。表明了所述算法的不可感知性和抗攻击性能。     

基于哈希函数的小波域脆弱水印算法

针对基于分块独立的脆弱水印算法的安全性问题,提出一种利用查找表和哈希函数的小波域脆弱水印算法。该算法利用小波变换的空频特性,在LL子带用查找表的方法嵌入一个标识水印,用于检测和定位篡改;选取HL子带或LH子带的哈希值作为水印嵌入到HH子带中,用于抵抗各种伪认证攻击。实验仿真结果表明该算法既提高了基于分块的脆弱水印算法的安全性,又保持了良好的局部修改检测性能。     

一种基于混沌加密的视频水印方法

利用二维混沌流加密技术加密有意义的二进制图像,获得水印数据,以提高视频水印的安全性。水印嵌入过程中,水印被嵌入到随机选择的视频帧的离散余弦变换系数里。在鲁棒性和帧平均攻击实验后,大部分水印可以通过水印检测提取算法进行提取和识别。实验结果表明,这种视频水印方法具有一定的安全性、隐蔽性和鲁棒性。     

一种大容量文本水印算法研究

本文提出一种在理想实验环境中可以抗打印扫描攻击的大容量文本水印算法,该算法首先对文本图像进行字符切分,以字符复杂度为标准将字符图像分为嵌入部分、调整部分和去除部分,对嵌入部分和调整部分的每块字符图像再次切分。根据切分出的字符图像,以打印扫描不变量为基础,建立量化函数,通过分别翻转单个字符图像切分部分的的像素边界点,实现水印的嵌入。该方法考虑到人类视觉系统的掩蔽特性,嵌入水印信息后的文本图像视觉效果良好,经实验,该方法可以抵抗常见的噪声攻击以及缩放攻击,实现了水印的全盲提取。     

基于混沌和分维的盲水印算法

把分形维数理论应用到数字水印中,提出了基于Chebysher混沌置乱和分形维数的自适应数字图像水印算法。首先将载体图像分块,计算每个小块的分形维数。然后将载体图像进行分块DCT变换,使用改进的邻域平均法,将经过混沌置乱后的水印信息嵌入到图像的DCT域中,并根据该小块的分形维数调节嵌入强度,实现了水印信息的自适应嵌入。提取水印时,实现了完全盲提取。MATLAB仿真结果表明,该算法具有较好的不可见性,对常见的图像处理攻击具有较好的鲁棒性。     

基于MATLAB的数字水印嵌入系统

文章利用MATLAB语言及其小波工具箱，采用小波变换算法，开发数字水印嵌入系统，通过时原始静态图像和二值图像水印进行小波多分辨率分解。组合对应方向上的小波细节子图数据。从而实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印。     

一种抗几何攻击的数字水印算法

针对水印同步问题设计了一种抗几何攻击数字水印算法。首先采用奇异值分解（SVD）的方法嵌入水印,然后利用SIFT算法提取已嵌入水印图像的特征点。在水印检测过程中,将可能遭受几何攻击的含水印图像与原含水印图像进行特征点匹配,找出任意三组匹配特征点,根据特征点尺度及位置关系估计图像可能遭受到的旋转、缩放及平移变换参数,将图像还原,实现水印重同步。实验结果表明,算法在兼顾水印嵌入的不可见性同时,具有较好的鲁棒性,能抵抗常见的几何攻击。     

基于边信息抗仿射变换的数字图像水印算法

设计抗几何攻击的图像水印算法是数字水印技术研究中的难点。仿射变换是典型的几何攻击，能够使目前大多数数字水印算法失效。基于带边信息的水印模型，本文提出了一种利用Zernike矩的抗仿射变换多比特图像水印算法。该算法将归一化图像的Zernike矩作为边信息，利用量化技术对的水印信息进行编码和嵌入。实验证明，本文提出的算法不仅具有很好的抗仿射变换和抗JPEG压缩的鲁棒性，而且具有较小的嵌入失真和较大的水印容量。     

一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法

本文提出了一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法。利用古籍图像的纹理特性将原始图像分块,根据不同的嵌入强度将可见水印图像嵌入原始图像的频域中以显示所有权。实验表明:嵌入水印的图像对中值滤波、有损压缩、剪切等攻击性操作具有较强的鲁棒性,想在不损坏图像使用质量的前提下,去除或毁坏图像中的可见水印是很困难的。